基于不确定性分析的移动机器人环境感知及其应用研究
随着科学技术的深入发展,人们对高智能移动机器人系统的需求越来越迫切,移动机器人研究也进入了崭新的发展阶段.目前,移动机器人环境感知和不确定性分析能力成为衡量其智能化程度高低的重要标志.该文在国家"863"高技术项目"足球机器人关键技术研究"和中国科学院研究生创新基金项目"移动机器人智能环境感知系统"的资助下,针对移动机器人环境感知问题展开了深入研究.该论文基于不确定性分析方法,以移动机器人环境感知为中心,展开了感知技术、环境感知与建模、机器人定位、实时导航与避障等方面的研究.该论文的研究工作包括以下几方面:首先,该论文综述了移动机器人应用背景、发展状况,阐述了移动机器人中不确定性分析研究现状和主要的研究问题,并对该文的选题背景、意义和主要内容进行了介绍.其次,分析了移动机器人传感器技术,提出一种"嵌入式环境感知"的概念,并对机器人传感器技术的未来趋势进行了展望.研制了一种面向移动机器人的嵌入式非视觉类环境感知系统,并介绍了软、硬件系统实验平台.第三,针对超声传感器存在的不确定性,在深入分析超声测距工作机理和工作特性的基础上,提出了一种自适应滤波的新方法,以克服超声探测的不确定性.接着,通过数学推导及实验比较,提出了一种基于模糊测度的超声测距数学建模方法.实验分析表明这些策略和方法的合理性和有效性.第四,结合超声测距存在的不确定性特点,深入研究了移动机器人自主环境地图构建与环境建模等相关问题.提出一种"有限探测视场"VLS的探测策略,以改善超声环境探测性能,并采用主观Bayesian推理方法实现环境地图的构建.第六,探讨了动态不确定环境下,移动机器人的实时导航与避障问题,利用一种基于行为仲裁的包容式控制结构,并采用了改进虚拟势场法(MVFF),结合模糊推理技术实现了机器人的避障与导航.仿真和实际导航避障实验表明,该文的控制体系结构和导航避障算法的有效性.最后,对作者研究成果给出了总结,并阐述需要进一步深入研究的工作.该论文在系统结构和技术方法的选择上,都是结合现有环境感知系统和实验平台基础上,灵活地采用不确定分析技术方法来解决环境感知相关问题的.
移动机器人;不确定性分析;环境感知与建模;多传感器信息融合;自适应定位;实时导航与避障
中国科学院自动化研究所
博士
控制理论与控制工程
原魁
2003
中文
TP242.6
104
2005-05-24（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）